到達目標
1. ディジタル線形フィルタ(FIR、IIR、自己相関関数)を用いてディジタル信号処理ができる。
2. 自己回帰モデルを用いてディジタル信号処理ができる。
3. ディープラーニング(LSTM)を用いてディジタル信号処理ができる。
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
| 評価項目1 | ディジタル線形フィルタをプログラミングし、実際のディジタル信号に適用できる。 | ディジタル線形フィルタをプログラミングすることができる。 | ディジタル線形フィルタをプログラミングすることができない。 |
| 評価項目2 | 自己回帰モデルをプログラミングし、実際のディジタル信号に適用できる。 | 自己回帰モデルをプログラミングすることができる。 | 自己回帰モデルをプログラミングすることができない。 |
| 評価項目3 | ディープラーニングをプログラミングし、実際のディジタル信号に適用できる。 | ディープラーニングをプログラミングすることができる。 | ディープラーニングをプログラミングすることができない。 |
学科の到達目標項目との関係
学習・教育到達目標 B-2
説明
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学習・教育到達目標 C-2
説明
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教育方法等
概要:
ディジタル信号処理の高度な応用として、5つのテーマ(FIRフィルタ、IIRフィルタ、自己相関関数、自己回帰モデル、LSTM)に関するプログラミングが出来るようになることを目指します。
授業の進め方・方法:
プログラミング言語として Python を使用します。
注意点:
本科目は学修単位（2単位）の授業であるため、履修時間は授業時間30時間と授業時間以外の学修（予習・復習、課題・テスト等のための学修）を併せて90時間である。
自学自習の成果は 課題によって評価する。
全5回のプログラミング演習課題の評価の平均を総合評価とします。
5回の課題(B-2:50%、C-2:50%) (20％×5回)
授業の属性・履修上の区分
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
FIRフィルタ(1) |
FIRフィルタを構築して信号処理が出来る。
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| 2週 |
FIRフィルタ(2) |
FIRフィルタを構築して信号処理が出来る。
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| 3週 |
FIRフィルタ(3) |
FIRフィルタを構築して信号処理が出来る。
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| 4週 |
FIRフィルタ(4) |
FIRフィルタを構築して信号処理が出来る。
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| 5週 |
FIRフィルタ(5) |
FIRフィルタを構築して信号処理が出来る。
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| 6週 |
IIRフィルタ(1) |
IIRフィルタを構築して信号処理が出来る。
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| 7週 |
IIRフィルタ(2) |
IIRフィルタを構築して信号処理が出来る。
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| 8週 |
IIRフィルタ(3) |
IIRフィルタを構築して信号処理が出来る。
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| 4thQ |
| 9週 |
自己相関関数(1) |
自己相関関数を用いて信号処理が出来る。
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| 10週 |
自己相関関数(2) |
自己相関関数を用いて信号処理が出来る。
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| 11週 |
自己回帰モデル(1) |
自己回帰モデルを構築して信号処理が出来る。
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| 12週 |
自己回帰モデル(2) |
自己回帰モデルを構築して信号処理が出来る。
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| 13週 |
LSTM(1) |
LSTMを構築して信号処理が出来る。
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| 14週 |
LSTM(2) |
LSTMを構築して信号処理が出来る。
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| 15週 |
LSTM(3) |
LSTMを構築して信号処理が出来る。
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| 16週 |
期末試験 |
レポート方式
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
| 分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
| 専門的能力 | 分野別の専門工学 | 情報系分野 | プログラミング | 与えられた問題に対して、それを解決するためのソースプログラムを記述できる。 | 5 | |
| 情報数学・情報理論 | 離散数学に関する知識をアルゴリズムの設計、解析に利用することができる。 | 5 | |
| コンピュータ向けの主要な数値計算アルゴリズムの概要や特徴を説明できる。 | 5 | |
評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | 課題 | 合計 |
| 総合評価割合 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 | 100 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |